7、使用Java Mobile Game API构建简单游戏

使用Java Mobile Game API构建简单游戏

1. 移动游戏API简介

随着移动设备性能的不断提升,游戏开发逐渐成为移动市场的重要组成部分。Java ME提供了强大的API,使得开发2D游戏变得更加容易。特别是从MIDP 2.0开始,Java ME引入了专门针对游戏开发的API,极大地简化了游戏开发的过程。

移动游戏API主要包括以下几个类:
- GameCanvas :用于接收键盘事件并在视觉上包含游戏的Canvas子类。
- LayerManager :负责在屏幕上呈现可见图层并维护它们的Z顺序。
- Layer :抽象类,描述了如何在屏幕上显示一个层的行为。
- TiledLayer :用于显示由规则重复区域组成的大型位图。
- Sprite :用于动画化一组位图,根据对象的状态变化。

这些类都在 javax.microedition.lcdui.game 包中定义。

2. 事件管理和绘图

在游戏开发中,事件管理和绘图是非常重要的两个方面。Java Mobile Game API提供了简单易用的机制来处理这些任务。

2.1 管理事件

游戏中的事件主要包括用户输入(如按键事件)和其他游戏内部事件(如碰撞检测)。 GameCanvas 类继承自 Canvas

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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